申请/专利权人：哈尔滨工程大学

申请日：2022-12-28

公开（公告）日：2023-10-10

公开（公告）号：CN116016051B

主分类号：H04L25/02

分类号：H04L25/02;H04L5/00;H04L27/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.10.10#授权;2023.05.12#实质审查的生效;2023.04.25#公开

摘要：基于基扩展模型的FBMC‑OQAM系统信道拟合与估计方法，为解决FBMC‑OQAM系统双选信道估计结果准确度低、浪费通信资源、通信质量难以保障的问题。基于离散随机优化算法确定FO系统的导频结构，调制由FO导频符号、FO全零符号和FO数据符号组成的帧结构，生成基带发送信号；用基带发送信号和时频双选信道的脉冲响应得基带接收数据；用基扩展模型拟合时频双选信道信息，基带接收数据得到FO离散系统模型，根据FO离散系统模型的BEM表示获取时频双选信道的信道系数矩阵；构造无子载波间干扰结构，建立分布式压缩感知框架，将信道系数向量引入感知框架，得到新感知框架；利用稀疏自适应正交子空间追踪算法重构信道系数，得到估计的时频双选信道信息。

主权项：1.基于基扩展模型的FBMC-OQAM系统信道拟合与估计方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、基于离散随机优化算法确定FBMC-OQAM系统的导频结构，在导频位置的下一时间位置部署全零符号，其余位置部署数据符号，获取由FBMC-OQAM导频符号、FBMC-OQAM全零符号和FBMC-OQAM数据符号组成的帧结构，对帧结构进行调制，生成基带发送信号；S2、根据基带发送信号和时频双选信道的脉冲响应，得到基带接收数据；S3、利用基扩展模型拟合时频双选信道信息，再根据基带接收数据得到FBMC-OQAM离散系统模型，根据FBMC-OQAM离散系统模型的基扩展模型BEM表示获取时频双选信道的信道系数矩阵；S4、构造无子载波间干扰结构，建立分布式压缩感知框架，根据无子载波间干扰结构将稀疏的信道系数矩阵中稀疏的信道系数向量引入分布式压缩感知框架，得到新的分布式压缩感知框架，具体过程为：设导频子载波总数和相应的导频索引分别由P和θ表示，有效导频子载波向量Peff≠0索引θef＝{θ1,θ2,…,θG}的基数为保护导频子载波向量Pguard＝0索引的基数为则并且θeff∪θguard＝θ，当ij≠时，G表示有效导频索引数目，将所有的导频索引θ分配到Q个子集中，得到 进而，构建无子载波间干扰结构模型为 其中，表示接收的FBMC子载波子集，表示有效导频对角矩阵，表示子阵，L表示为子载波数目，Wq包含了噪声和建模误差；上式用克罗内克积改写为 其中，θq表示第q阶导频索引，表示子阵，IQ表示Q×Q的单位矩阵，其中Λq表示由元素组成的M阶对角阵，cq表示稀疏的信道系数向量，表示傅里叶变换算子；表示计算处理后的傅里叶变换算子；S5、根据新的分布式压缩感知框架，利用稀疏自适应正交子空间追踪算法重构信道系数，得到估计的时频双选信道信息，具体过程为：S51、根据新的分布式压缩感知框架获取导频的第q阶观测向量和BEM系数的测量矩阵，计算原子最大相关性下限值；S52、根据原子最大相关下限值与稀疏度的反比关系确定稀疏度；S53、根据稀疏度确定子空间维度，并选取所需的子空间；S54、将子空间正交投影，计算重构误差，并迭代执行S51-S54，直至满足迭代上限或误差阈值，得到重构向量；S55、根据重构向量计算BEM信道系数向量，根据BEM信道系数向量获取信道系数矩阵，得到信道信息。

全文数据：

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